皮书重点介绍了可编程技术支 持的 6G 用户面，系统地探讨了其需求、架构设计和关键技术，旨在为未来的 6G 网络提供灵活、智 能、高效的用户面解决方案。 白皮书首先分析了 6G 移动通信网络对可编程用户平面的核心要求，包括支持多种服务场景（如智 能交互、全息通信和工业互联网）、网络资源的动态适应、差异化的服务质量保证以及计算和通信 的深度集成。在此基础上，它提出了可编程用户面架构的设计原则，强调开放性、面向服务的设计、 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 路径可编程性：利用意图驱动和基于人工智能的动态路径优化来确保端到端的传输性能。 此外，本文还验证了可编程用户面在提高网络效率、减少延迟和通过典型应用场景增强智能方面的 潜力。最后，它概述了未来的研究方向，呼吁全行业合作推进标准开发、开源生态系统建设和跨领 域技术集成，加快 6G 可编程用户面的商业化。 本白皮书为 6G 网络架构的演进提供了重要参考，有助于构建开放、智能和按需的面向服务的未来 通信基础设施。 关键词：6G；可编程；AI；UPF；服务化 2 / 35 Abstract With the rapid development of 6G communication

我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高 12% 。开发人员的工作 满意度也显著提高。 45 40 35 0% 价值创造场景之一： AI 编程赋能开发，释放开发价 值 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 所 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 n

位；3）豆神教育：软件端 依托核心名师 IP 及教培数据优势，推出“豆神 AI”产品，从答疑工具升级 为教学主体，硬件端规划便携式智能硬件“小豆”等产品；4）盛通股份： 硬件端打造中鸣机器人编程教具将抽象编程语言转化为实体机器人便于理 解，软件端接入 Deepseek 打造支持自然语言对话与智能决策的教育硬件平 台。5）天立国际控股：场景上以 AI 自习室（借助智能平板硬件）与启鸣云 校（软件）切入 豆神教育：大语文素养教培龙头，积极探索 AI 教育 ........................................ 25 盛通股份：印刷+STEAM 教育龙头，AI 重构青少年机器人编程教育 ............................ 30 天立国际控股：民办基础教育标杆，探索 AI 赋能基础教育路径 .............................. 32 创新优化教育过程的多元化领域，其细分内容涵盖从学习工具到管理系统的全链 条应用。具体包括在线学习平台（如 MOOCs、直播课系统）、自适应学习系统、 智能教学硬件、教育数据分析、教务管理系统，以及 STEAM 教育工具（编程学习 平台）等。疫情加速了线上线下融合的教学模式普及，同时 AI 技术进一步系统性 地重塑教育流程，为全球教育科技市场发展提供动力，2025 年全球教育科技市场 规模预计将达到 4040 亿美元（据

讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相。 2023 年 11 月 ，幻方量化旗下 DeepSeek 推出 DeepSeek LLM 67Bt ，相较于其他金融模型 拥有 更突出的推理、数学、编程等能力。 2024 年开年之初， 同花顺和东方财富分别推出问财 HithinkGPT 和妙想金融大模型， 内测火热进行中。 2. 金融垂类大模型赋能金融业务 ，推动行业业务实现增量提升。 目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基 东方财富 妙想金融大模型 高品质金融数据供给 恒生电子 LightGPT （升级） + WarrenQ+ 光 子 / 轻量化 幻方量化 DeepSeek LLM 67Bt / 数学编程能力强 时间 发布机构 金融垂类模型 2023 年 5 月 度小满 轩辕大模型 奇富科技 奇 富 GPT 2023 年 6 月 恒生电子 LightGPT 2023 年 9 月 蚂蚁集团 态基因 3 . 恒生电子LightGPT+WarrenQ：打造更专业、更合规、更轻量的金融行业大模型 4. 幻方量化DeepSeek LLM 67Bt：数学能力表现突出，指令跟随、编程能力遥遥领先 5. 金融大模型百花齐放，引领金融行业效率变革，开启数字金融新时代 目录

OpenAI o1（推理模型） 模型定位 专注于通用自然语言处理和多模态能力，适合日常对 话、内容生成、翻译以及图文、音频、视频等信息处 理、生成、对话等。 侧重于复杂推理与逻辑能力，擅长数学、编程和自然语言推理任 务，适合高难度问题求解和专业领域应用。一般是在生成模型的 基础上通过RL方法强化CoT能力而来 推理能力 在日常语言任务中表现均衡，但在复杂逻辑推理（如 数学题求解）上准确率较低。 当前主要支持文本输入，不具备图像处理等多模态能力。 应用场景 适合广泛通用任务，如对话、内容生成、多模态信息 处理以及多种语言相互翻译和交流；面向大众市场和 商业应用。 适合需要高精度推理和逻辑分析的专业任务，如数学竞赛、编程 问题和科学研究；在思路清晰度要求高的场景具有明显优势，比 如采访大纲、方案梳理。 用户交互体 验 提供流畅的实时对话体验，支持多种输入模态；用户 界面友好，适合大众使用。 可自主链式思 训练技术全部公开，论文链接： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek- R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf DeepSeek的算法和算力突破 直接硬件编程 PTX 混合精度训练 FP8 多Token预测 MTP 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 测试时计算 TTC 对AI行业的重大影响 DeepSeek-R1以低成本和开源

通用型较强、适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟。 并行运算能力在推理段无法完全发挥。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。 量产单价高；峰值计算能力较低；硬件编程困难。 适用于各种具体的行业。 ASIC 全定制化 难以编辑 高 低 通过算法固化实现极致的性能和能效、平均性很强；功耗很低；体积小； 量产后成本最低。 量产后成本最低。 前期投入成本高；研发时间长；技术风险大。 当客户处在某个特殊场景，可以为其独立设计一套专业智能 算法软件。 l 当前主流的 AI 芯片主要包括图形处理器（ GPU ）、现场可编程门阵列（ FPGA ）、专用集成电路（ ASIC ）、神经拟态芯片 （ NPU ）等。 其中， GPU 、 FPGA 均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。 ASIC 属于为 AI 特定场景定制的芯片。另外， Field Programmable Gate Array ， 现 场 可 编 程 门 阵 列 ） 是 一 种硬件可重构的集成电路芯片，通过编程定义单元配置和链接架 构进 行计算。 FPGA 具有较强的计算能力、较低的试错成本、足够的 灵活性 以及可编程能力，在 5G 通信、人工智能等具有较频繁的迭代 升级周期、 较大的技术不确定性的领域，是较为理想的解决方案。 lASIC （ App lication

o 行 / 函数级实时续写 在编程时， 系统会根据你写的内容和 语法规则， 自动推荐可能的代码片段 代码注释 快速生成方法和行内注释， 减少编 写注释所需时间， 提高代码可读 性 代码解读 支持系统级别和方法全链路代码解 读， 并生成相关逻辑图 、时序图 等 自然语言转代码 通过自然语言描述需求， 在编辑器区域直接生成代 码 AI 辅助编程初步提升开发效 率 代码 Review 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 单元测试案例及代码 提取代码中的单元测试案例 、以及单元测试的代码， 更精准的做代码微 调 微调模型的试验之路是否可行 困难 前期辅助编程方案并无法在研发流程中解决开发太多的痛点。 大模型辅助研发遇到的困难 需求分析 10% 好的需求分析工作对后期的研发有极大帮助 方案设计 8% 方案设计是系统稳定性 、健壮性 、可扩展性、

AI+传媒影视 AI+游戏 AI+教育 剪辑特效 内容生成、场景建模、 策略生成、AI Agent 创意营销 教育工具 智慧校园 下 游 AI+效率工具 AI+对话交互 企业服务 情感陪伴 AI+编程 15 ©2025.3 iResearch Inc. 大模型落地产生高频客制化需求 大模型训练/推理成本降低 Post-pretrain SFT精调 RLHF Prompt (Zero-shot/Few-shot) LoRA AI办公平台 AI法律助手 AI编程助手 AI Agent助理 AI智能对话 AI数字人 20 ©2025.3 iResearch Inc. 简化开发流程等产品优势。2024年6月20日，Anthropic 公司发布 Claude-3.5-Sonnet 模型，该模型在编程能力上取得重大突破，显著 推动了业界 Cursor、Devin、Windsurf 等标杆产品的破圈应用。AI Coding 产品的发展可极大地提升专业开发者的编程效率，使其能够 将重复性工作交给 AI 处理，把更多精力投入到创造性工作中。此外，随着 Sonnet、GPT o 系列等模型能力的不断提升，AI

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开放底层的脉冲控制，使用自定义的射频脉冲操控量子比特，不仅 仅局限于逻辑门层级的量子线路编程；4）可以获取原始的量子信号 数据，从实验数据上观测量子比特的演化规律；5）支持一套完备的 量子逻辑门，包含单比特门、双比特门以及三比特门，可以允许学 生自由搭建任意量子算法；6）多种量子编程方式结合，有易入门的 图形界面编程方式，以及基于 SpinQit 框架的经典-量子混合编程方 法。 目前国内外有许多的高校在使用量旋的核磁量子计算机作为量 馈， 能够很好地促进学生对于量子计算这一抽象概念的理解。从对量子 计算相关实验内容的支持程度上来看，核磁量子计算机可以支持从 底层量子比特的物理原理、量子态演化一直到顶层的逻辑门实现和 算法编程的量子计算全过程实验。因为实际系统已经在教育场景中 使用，技术成熟度达到 9 级。 三、 应用方案与实践 (一) 解决方案/系统架构/产品情况 为了全面体现真实量子计算硬件在量子计算教学种的作用，量 量子信息技术应用案例集（2024） 9 最后在 HHL 算法实验中，学生是利用图形界面编程方法，将简 化后的 HHL 算法结构在真实系统中进行测试，学生可以自由拖动量 子逻辑门，设置逻辑门参数，最后得出不同逻辑门序列的实验数据 （见图 6）。 图 6 在 SpinQuasar 中通过图形界面编程实现 HHL 算法 四、 应用成效与前景 (一) 创新点/先进性/成效/潜力